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Temario del curso
Introducción y Selección del Caso de Uso por Equipo
- Visión general de la IA en entornos industriales
- Categorías de casos de uso: calidad, mantenimiento, energía, logística
- Formación de equipos y definición de los objetivos del proyecto
Comprensión y Preparación de Datos Industriales
- Tipos de datos industriales: series de tiempo, tabulares, imágenes, texto
- Adquisición, limpieza y preprocesamiento de datos
- Análisis exploratorio de datos con Pandas y Matplotlib
Selección del Modelo y Prototipado
- Elección entre regresión, clasificación, agrupamiento o detección de anomalías
- Entrenamiento y evaluación de modelos con Scikit-learn
- Uso de TensorFlow o PyTorch para modelado avanzado
Visualización e Interpretación de Resultados
- Creación de paneles o informes intuitivos
- Interpretación de métricas de rendimiento (precisión, exactitud, recall)
- Documentación de supuestos y limitaciones
Simulación de Implementación y Retroalimentación
- Simulación de escenarios de implementación en el borde o en la nube
- Recopilación de retroalimentación y mejora de modelos
- Estrategias para la integración con operaciones
Desarrollo del Proyecto Integrador
- Finalización y pruebas de los prototipos del equipo
- Revisión por pares y depuración colaborativa
- Preparación de la presentación del proyecto y resumen técnico
Presentaciones de Equipos y Cierre
- Presentación de conceptos y resultados de soluciones de IA
- Reflexión grupal y lecciones aprendidas
- Hoja de ruta para escalar casos de uso dentro de la organización
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos de fabricación o industriales
- Experiencia con Python y conceptos básicos de aprendizaje automático
- Capacidad para trabajar con datos estructurados y no estructurados
Público Objetivo
- Equipos multifuncionales
- Ingenieros
- Científicos de datos
- Profesionales de TI
21 Horas